TransferAttackEval

转移攻击研究的系统性评估与新发现

TransferAttackEval项目对转移攻击进行系统性评估，揭示现有评估方法的问题。项目引入完整攻击分类方法，公平分析攻击可转移性和隐蔽性，获得多项新发现。研究表明部分早期攻击方法优于后续方法，同时指出某些流行防御方法存在安全缺陷。该研究为转移攻击领域提供重要参考，推动相关研究进展。

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介绍相关项目

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

evalgpt - 智能化的代码解释与任务分解系统

EvalGPTGithub代码生成任务执行开源项目扩展性错误处理

EvalGPT是一个基于GPT-4、CodeLlama和Claude 2等大型语言模型的代码解释框架。此工具能自动生成代码、执行并返回结果，提升开发效率。EvalGPT的架构借鉴了Google的Borg系统，通过规划、调度和内存模块，高效地完成任务，同时确保了广泛的错误处理和可扩展性，适用于各种编程需求。

OLMo-Eval - 开源语言模型评估框架多任务性能测试解决方案

AI2-TangoGithubOLMo-Eval任务集开源项目评估管道语言模型评估

OLMo-Eval是一个评估开放语言模型的框架，支持多个NLP任务的评估流程。通过task_sets和示例配置，可以评估多个模型在各种任务上的表现。项目基于ai2-tango和ai2-catwalk构建，提供快速入门指南、标准基准测试和PALOMA项目集成，是一个全面的语言模型评估工具。

Zephyr-CAT - 使用Continuous Adversarial Training优化语言模型的对抗训练

GithubHuggingfacepeftzephyr-7b-beta大语言模型开源项目模型连续对抗训练高效对抗训练

该项目通过Continuous Adversarial Training (CAT) 算法，微调了zephyr-7b-beta模型的LoRa权重，旨在提升语言模型的鲁棒性。更多技术细节可参阅论文 "Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks"，该论文深入介绍了CAT算法在对抗训练中的应用与效率提升。

safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具

GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目

Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能，能够防御恶意输入并过滤模型输出，使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外，包含超过20种即用型检测器，为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障，并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标，支持应用的长期发展。

Confident AI - 开源LLM评估平台加速企业AI应用落地优化

AI工具AI评估DeepEvalLLM测试开源工具性能分析

Confident AI作为开源大语言模型评估平台，提供全面LLM测试方案。平台支持多种评估指标和快速单元测试，并具备A/B测试、输出分类和报告功能。这些特性有助于企业优化LLM工作流程，提高投资回报率，加快AI解决方案的市场化进程。Confident AI为企业提供了可靠的工具，以更高效地将LLM应用部署到生产环境。

SimSwap - 支持高保真图像和视频处理的换脸框架

ACM会议GithubPythonSimSwap人脸交换开源项目高分辨率数据集

SimSwap框架实现任意换脸，支持高保真图像和视频处理。采用单一训练模型，无需再次训练。适用于学术和技术用途，提供详细的训练与测试代码。支持高分辨率数据集VGGFace2-HQ，定期更新进展。欢迎工程师加入团队。高质量案例视频可在Google Drive和Bilibili观看。

LLMs-Finetuning-Safety - 大语言模型微调对安全性的潜在影响研究

GPT-3.5Githubharmful examples安全性开源项目微调语言模型

本研究探讨了对齐大语言模型微调可能带来的安全风险。实验表明，即使无意识的微调也可能降低模型安全性。通过对GPT-3.5 Turbo和Llama-2的实验，研究揭示了三个风险等级的微调场景:使用有害、隐含有害和良性数据集。结果显示微调后模型在多个类别中呈现更高有害性,凸显了平衡模型能力和安全性的挑战。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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